我的配置：Anaconda3 5.2.0、tensorflow-gpu1.9、cuda9、cuDNN7，以上具体安装过程可参考我以前的博文。下面具体讲一下 我在Anaconda3环境中安装TensorFlow object Detection API的过程：
1、TensorFlow Model模型库下载
下载链接：https://github.com/tensorflow/models
下载完成后解压，将文件重命名为models，并保把该文件保存在你所安装的tensorflow路径中(如何查询tensorflow的路径请参考我以前的博文)，我的保存路径如下图，其中models文件夹已放入其中。
2、protobuf编译
2.1 利用Anaconda安装protobuf
2.2 编译proto文件
**安装tensorflow的anaconda环境，进入models文件夹下的research文件夹中，输入如下命令(见下图)：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
2.3 运行完成后，可以检查/home/lg/anaconda3/envs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research/object_detection/protos/文件夹(注:此处是我的文件路径)，如果每个proto文件都生成了对应的.py文件，就说明编译成功了。
3、将slim加入PYTHONPATH
3.1 在/home/lg/anaconda3/envs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research/slim文件夹下找到setup.py
在slim文件夹下执行如下命令(如下图) ：
python setup.py build
python setup.py install
3.2 输入：sudo gedit ~/.bashrc
在如下文件最后添加形如：export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:'pwd':'pwd'/slim的路径，此处'pwd'为research文件夹的路径
我的路径：
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/lg/anaconda3/envs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research:/home/lg/anaconda3/envs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research/slim
输入：source ~/.bashrc 使修改立即生效
3.3 运行models/research下的setup.py，执行如下命令：
python setup.py build
python setup.py install
4、测试安装是否成功
在research下执行如下命令：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现如下结果，说明已安装成功：
5、 执行已经训练好的模型
**安装tensorflow的anaconda环境，在research下输入：jupyter notebook
打开object_detection文件下的object_detection_tutorial.ipynb，如下图：
点击单元格，再点击运行所有
运行结果如下，成功！！！！